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B2B 电子商务中的人工智能
人工智能可根据市场条件、竞争、需求、库存或季节性等各种因素进行价格优化。人工智能能够不断分析多种因素的无数组合，并考虑针对各种目标（如中标、最大化利润或加强客户关系）的不同定价方案。
NM B2B 战略
o 新的客户端软件（即使用 NM B2B 的客户端软件，来自新组织或已经使用 NM B2B 的组织）将被要求使用 CP1 规定的方式 o 对于非 CP1 规定的方式，将与利益相关方商定终止日期 o 例如：大多数 NM B2B 飞行计划准备和归档服务目前有两个版本：初始版本和 FF-ICE/R1 版本——初始版本将在某个商定的终止日期退役 • 通过请求/答复和发布/订阅公开的 NM B2B 服务的新客户端软件（即使用 NM B2B 的客户端软件，来自新组织或已经使用 NM B2B 的组织）将尽可能使用发布/订阅。请求/答复将用于特殊的数据同步原因，而不是作为更新数据本地版本的标准方式。我们将鼓励现有客户端软件的开发人员推广“发布/订阅”模式来代替“请求/答复”模式。
未来的 B2B 营销组织
当今的营销领导者对自己和团队的能力充满信心，但仍在寻求提高团队的敏捷性和适应性。他们正在整个组织内建立关系，以使营销工作与整体组织目标保持一致。他们正在利用技术提高效率、创造力和创新能力。他们正在建立强大的衡量框架，以证明自己在高管层的价值，并让自己的工作更能引起客户的共鸣。
人工智能在B2B营销中的应用
鉴于缺乏关于 B2B 营销中采用 AI 的实证研究以及从网络视角研究权力方面的研究差距，本文探讨了将 AI 作为营销解决方案采用的驱动因素如何影响网络参与者的权力动态。本文通过对参与 B2B 营销活动中采用 AI 的业务经理和工程师以及 AI 领域的学术专家进行 20 次半结构化访谈收集的数据，讨论了 AI 采用的优先级和动机如何影响各个网络参与者（包括焦点公司、AI 供应商和科技巨头公司）之间的权力动态。研究结果表明，在 B2B 采用 AI 的背景下，技术和专业知识都是权力的主要来源，而数据则创造并延续了网络中的权力谈判和重新谈判。我们将这个过程设想为繁忙的舞池中的动作，一群演员正在参与我们所说的“力量探戈”。本文对权力依赖理论做出了贡献，表明在采用过程中，网络参与者的权力被交换、行使、制衡和延续，从而产生了流动的网络动态。
B2B 数据共享 - Ert.eu
今天形成的工业数据生态系统将成为明天的创新平台。数据经济的成败很可能决定未来几十年哪个世界强国将引领经济。面对激烈的竞争，且时间紧迫，欧洲必须抓住机遇，奠定基础，使其能够在即将到来的商业数据开放经济中蓬勃发展。欧盟立法和政策议程的关键部分，从工业战略和数字十年目标到数据战略，应协调一致，实现这一目标，释放欧洲企业的潜力。如果欧洲取得成功，回报将是巨大的：在下一波数字化转型中占据全球领导地位，并极大地促进欧洲的增长、创新和创业。
人工智能作为 B2B 营销的推动者
在过去的几十年里，研究主要集中在人工智能 (AI) 的技术方面和理论挑战上。随着数据的泛滥和处理能力的提高，企业现在面临着如何部署能够产生商业价值的 AI 的挑战。在这个方向上，关于如何将 AI 用于 B2B 运营，尤其是营销的研究仍处于起步阶段。为了弥补这一差距，本研究借鉴了公司的动态能力观点，特别是微观基础方法，并以挪威使用 AI 进行 B2B 营销的大型组织的三个选定案例研究为基础。该研究确定了一些特定于 AI 的动态能力微观基础，主要强调了组织如何在动态和不确定的环境中利用 AI 来管理 B2B 营销运营。本研究还确定了数据中出现的几个关键交叉要素，展示了一些关键概念如何相互关联以及它们如何影响整体商业价值。
B2B 订单管理解决方案 - Atalink
Atalink帮助企业有效地管理订单，从管理产品类别、客户、定价政策、促销、销售订单到管理仓库、付款和负债、外发发票管理；结合强大的分析报告和决策支持系统。
B2B 营销策略：以客户为中心的方法
▪ ▪ 推导和检验客户价值方程：参与者将分析 B2B 价值的八大支柱，并确定其组织内对客户满意度影响最大的战略领域。 ▪ ▪ 使用客户价值方程设定执行优先级：参与者将学习如何设定执行优先级，以支持其公司的客户价值方程，从而推动销售增长和利润。 ▪ ▪ 了解客户价值与营销、客户参与或客户导向的区别：参与者将回顾客户价值作为一种独特战略能力的重要性，并了解它与客户参与、客户体验和服务质量的区别。